Segui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
o
Corso
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
Corso
Impara a distinguere le differenze reali dal rumore casuale e scopri gli appigli psicologici che ostacolano le decisioni razionali.
Probabilità e Statistica
Corso
Questo corso ti farà conoscere le macchine a vettori di supporto (SVM) in modo facile da capire, usando immagini e grafici.
Machine Learning
Corso
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Sviluppo di software
Corso
Usa lanalisi finanziaria in KNIME con dati reali, migliorando le tue abilità nella preparazione dei dati e nel flusso di lavoro.
Finanza applicata
Corso
Sviluppa il pensiero statistico applicando le tue competenze a dati reali per ottenere insight concreti.
Probabilità e Statistica
Corso
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
Corso
Impara la tecnica del bag of words per il text mining con R.
Machine Learning
Corso
Scopri come usare PostgreSQL per gestire efficacemente l’analisi delle serie temporali e applicare queste tecniche a dati reali.
Data manipulation
Corso
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Cloud
Corso
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
Corso
Impara a usare la Census API per lavorare con dati demografici e socioeconomici.
Analisi esplorativa dei dati
Corso
Impara a usare R per creare modelli per valutare e analizzare le obbligazioni e proteggerle dai cambiamenti dei tassi di interesse.
Finanza applicata
Corso
Scopri come interagire con i tuoi dati usando agenti AI di conversione da testo a query con MongoDB e LangGraph.
Intelligenza artificiale
Corso
Scopri come usare la programmazione parallela Python con Dask per migliorare i tuoi flussi di lavoro e gestire in modo efficiente i big data.
Sviluppo di software
Corso
Scopri come gestire, visualizzare e fare test statistici attraverso una serie di casi di studio sullanalisi delle risorse umane.
Analisi esplorativa dei dati
Corso
Impara a creare grafici animati e viste collegate interamente in R con plotly.
Data Visualization
Corso
Impara ad analizzare, tracciare e modellare dati multivariati.
Probabilità e Statistica
Corso
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
Corso
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Cloud
Corso
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
Corso
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
Corso
Questo corso spiega le basi del trading finanziario e come usare quantstrat per creare strategie di trading basate sui segnali.
Finanza applicata
Corso
Crea un agente AI per lassistenza sanitaria usando Haystack, un framework open source per mettere insieme LLM e componenti esterni.
Intelligenza artificiale
Corso
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
Cloud
Corso
Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.
Probabilità e Statistica
Corso
Potenzia le tue competenze in Tableau con questo caso di studio sull’analisi delle scorte. Analizza un dataset, crea campi calcolati e visualizzazioni.
Data Visualization
Corso
Prova Tableau con il nostro caso di studio sul settore sanitario. Analizza i dati, scopri informazioni utili sullefficienza e crea una dashboard.
Data Visualization
Corso
Impara a riassumere e gestire facilmente gli elenchi usando il pacchetto purrr.
Sviluppo di software
La data science è un'area di competenza incentrata sull’estrazione di informazioni dai dati. Utilizzando competenze di programmazione, metodi scientifici, algoritmi e altro, i data scientist analizzano i dati per ottenere informazioni fruibili.
Dovrai imparare un linguaggio di programmazione come Python o R e padroneggiare i principi di matematica e statistica. Conoscere i metodi di analisi dei dati e gli strumenti di data science è altrettanto essenziale. Ci sono molti modi per apprendere la data science: oltre ai percorsi tradizionali, come una laurea o studi universitari, esistono numerose risorse per imparare al tuo ritmo. Oltre ai corsi e tutorial online, ci sono libri, video e altro ancora.
Oltre alla conoscenza di matematica e statistica, i data scientist devono avere competenze di programmazione in linguaggi come Python, R e SQL. Inoltre, la data science richiede la capacità di lavorare con grandi set di dati, la conoscenza della visualizzazione dei dati, del data wrangling e della gestione dei database. Anche competenze in machine learning e deep learning possono essere utili.
A livello professionale, quasi tutti i settori possono sfruttare la data science in una certa misura. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per individuare e curare le malattie, mentre le aziende finanziarie la impiegano per rilevare e prevenire le frodi. Molti settori la applicano anche al marketing, ad esempio per creare sistemi di raccomandazione e analizzare il tasso di abbandono dei clienti.
Sì, la data science è tra i settori a più rapida crescita negli Stati Uniti e nel mondo. È anche una delle carriere più remunerative. Secondo i dati di Payscale, i data scientist esperti guadagnano in media 97.609 $ e hanno un punteggio di soddisfazione di quattro stelle su cinque negli USA.
Ci sono alcuni aspetti da considerare. Innanzitutto, entrare in un corso di laurea in data science può essere competitivo, spesso richiedendo voti molto alti. Allo stesso modo, molte delle competenze richieste richiedono studio e pazienza. Padroneggiare tutte le basi necessarie può richiedere diversi mesi, oltre a molta esperienza pratica per ottenere un ruolo entry-level.
Sì, è necessaria una certa esperienza in linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Java e C/C++. Tuttavia, grazie alla sua sintassi relativamente semplice, Python è spesso la scelta preferita dai principianti.
Per chi non ha esperienze pregresse di programmazione o un background matematico, servono in genere dai 7 ai 12 mesi di studio intensivo per raggiungere il livello di un data scientist entry-level. Tuttavia, è importante ricordare che apprendere solo le basi teoriche della data science potrebbe non bastare per diventare un vero data scientist.
Una volta padroneggiate le basi della data science, puoi specializzarti in differenti aree come machine learning, intelligenza artificiale, big data, business analytics, data mining e altro.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.